java数据传输常用编码方式总结

在开发中常常遇到一种场景,一个系统向另一个系统提交数据的时候,可能是通过json方式提交,也可能先写到html页面的form表单里面提交,这样就会带来几个问题,比如,json格式里面含有疑似XSS攻击的恶意字符串,或者含有与HTML语义相同的标签字符。

在这种情况下,就需要对所提交的字符串进行编码了。然后接收方进行解码。

 

编码的常见方式总结如下:

一、unicode编码

 

        //import org.apache.commons.lang.StringEscapeUtils;
 
        String test="我是中国人()(),,<br>\",.<script><tablke>";
       
        String encoderJava=StringEscapeUtils.escapeJava(test);
        String unencoderJava=StringEscapeUtils.unescapeJava(encoderJava);
        System.out.println(encoderJava);
        System.out.println(unencoderJava);
        System.out.println("---------------------------------------------------------");



结果:
\u6211\u662F\u4E2D\u56FD\u4EBA()\uFF08\uFF09\uFF0C,<br>\",.<script><tablke>
我是中国人()(),,<br>",.<script><tablke>

 

 

二、Base64与Base32

       
        //import org.apache.commons.codec.binary.Base64;

        byte[] base64=Base64.encodeBase64(test.getBytes());
        String base64Str=new String(base64);
        byte[] decodeBase64= Base64.decodeBase64(base64Str);
        String decodeBase64Str=new String(decodeBase64);
        System.out.println(base64Str);
        System.out.println(decodeBase64Str);


结果:
5oiR5piv5Lit5Zu95Lq6KCnvvIjvvInvvIwsPGJyPiIsLjxzY3JpcHQ+PHRhYmxrZT4=
我是中国人()(),,<br>",.<script><tablke>

 

    Base32类似

 

三、只针对html字符转义的编码

 

这里有两个包提供了html的转义编码功能,但是差别很大

分别是org.apache.commons.lang.StringEscapeUtils;  与org.springframework.web.util.HtmlUtils;

 

先看StringEscapeUtils,如下:

 String encoderHtml=StringEscapeUtils.escapeHtml(test);
        String unencoderHtml=StringEscapeUtils.unescapeHtml(encoderHtml);
        System.out.println(encoderHtml);
        System.out.println(unencoderHtml);
        System.out.println("---------------------------------------------------------");


结果:
&#25105;&#26159;&#20013;&#22269;&#20154;()&#65288;&#65289;&#65292;,&lt;br&gt;&quot;,.&lt;script&gt;&lt;tablke&gt;
我是中国人()(),,<br>",.<script><tablke>

 

   再看HtmlUtils的效果:

  

String springEncodeHtml=HtmlUtils.htmlEscape(test);
        String unspringEncodeHtml=HtmlUtils.htmlUnescape(springEncodeHtml);
        System.out.println(springEncodeHtml);
        System.out.println(unspringEncodeHtml);


结果:

我是中国人()(),,&lt;br&gt;&quot;,.&lt;script&gt;&lt;tablke&gt;
我是中国人()(),,<br>",.<script><tablke>

 

 

四、url编码

这里使用commons-codec包提供的功能

 byte[] url=URLCodec.encodeUrl(new BitSet(),test.getBytes());
        byte[] decodeUrl=URLCodec.decodeUrl(url);
        String urlStr=new String(url);
        String decodeUrlStr=new String(decodeUrl);
        System.out.println(urlStr);
        System.out.println(decodeUrlStr);



结果:
5oiR5piv5Lit5Zu95Lq6KCnvvIjvvInvvIwsPGJyPiIsLjxzY3JpcHQ+PHRhYmxrZT4=
我是中国人()(),,<br>",.<script><tablke>

 

 

 

 

五、其他编码方式(http://commons.apache.org/proper/commons-codec)

commons-codec 还提供了很多其他的编码方式,这里列出一种。

 byte[] qByte=QuotedPrintableCodec.encodeQuotedPrintable(new BitSet(),test.getBytes());
        byte[] dByte=QuotedPrintableCodec.decodeQuotedPrintable(qByte);
        String qByteStr=new String(qByte);
        String dByteStr=new String(dByte);
        System.out.println(qByteStr);
        System.out.println(dByteStr);


结果:
%E6%88%91%E6%98%AF%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%BA%28%29%EF%BC%88%EF%BC%89%EF%BC%8C%2C%3C%62%72%3E%22%2C%2E%3C%73%63%72%69%70%74%3E%3C%74%61%62%6C%6B%65%3E
我是中国人()(),,<br>",.<script><tablke>

 

 

通过以上五种编码方式,发现不满足我需求的除了第一种和第三种里面的HtmlUtils之外,其余都满足我的需求。编码后字符长度最小的是第二种和第三种里面的StringEscapeUtils

 

另:我希望找到一种这样的编码方式,提交请求对方接受后,不需要转码就能使用。有吗?

org.springframework.web.util.HtmlUtils; 提供的编码方式仅仅将HTML字符进行了转义,HTML转义字符push到页面后,提交到后台,后台通过request.getParameter获取,并不需要对获取到的数据进行解码。浏览器能自动解码。这个例子与浏览器URL字符串自动对中文进行编码解码原理类似

 

举例如下:

    jdjg<input id ="">  转码后为 jdjg&lt;input id =&quot;&quot;&gt;此时HTML源码如下:

 value="jdjg&lt;input id =&quot;&quot;&gt;" >

   

    页面展示效果为:

   

     实际后台获取到的值为:

     jdjg<input id ="">

     

 

 

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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